MRMCaov：多读者多案例方差分析

诊断试验性能的评估和比较在多读者多案例研究中，真实案例状态（或基础真相）是已知的，并且一个或多个读者为多个案例。提供了以下和预期区域的读卡器性能指标ROC曲线的效用、阳性或阴性检验的似然比，以及敏感性和特异性。ROC曲线可以通过经验或使用双正态或双正态类hood比率模型。统计比较诊断测试的方差分析模型基于Obuchowski-Rockette和Hillis的统一框架（2005）<doi:10.1002/sim.2024>. 方差分析可以使用来自全阶乘、嵌套或部分阶乘的数据进行配对研究设计；随机或固定读者或案例；和协方差用德隆法、折刀法或无偏法估算。史密斯和希利斯（2020）<doi:10.117/12.2549075>.

版本：	0.3.0
取决于：	R（≥3.5.0）
进口：	ggplot2、方法、，mvtnorm公司,进步,易怒的,信任
建议：	针织物
出版：	2023-01-10
内政部：	10.32614/CRAN.包装。MRMCaov公司
作者：	Brian J Smith[aut，cre]，斯蒂芬·L·希利斯[aut]，洛伦佐·佩西
维护人员：	布莱恩·史密斯（Brian J Smith）
错误报告：	https://github.com/brian-j-smith/MRMCaov/问题
许可证：	GPL-3型
网址：	https://github.com/brian-j-smith/MRMCaov网站
需要编译：	不
引用：	MRMCaov引文信息
材料：	自述文件 新闻
CRAN检查：	MRMCaov结果

文档：

参考手册：	MRMCaov.pdf文件
渐晕图：	MRMCaov for R用户指南

下载内容：

包源：	MRMCaov_0.3.0.tar.gz公司
Windows二进制文件：	r-devel公司：MRMCaov_0.3.0.zip文件，r版本：MRMCaov=0.3.0.zip，r-oldrel：MRMCaov_0.3.0.zip文件
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：MRMCaov_0.3.0.tgz，r-oldrel（arm64）：MRMCaov_0.3.0.tgz，r-release（x86_64）：MRMCaov_0.3.0.tgz，r-oldrel（x86_64）：MRMCaov_0.3.0.tgz

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反向进口：

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